Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Volume 8 No. 1 Juni 2021 : 26-37

## Analisis Daerah Lokasi Rawan Kecelakaan Jalan Tol Tangerang-Merak
Yogi Oktopianto* 1 , Sindy Pangesty 2
12 Program Studi Manajemen Keselamatan Transportasi Jalan Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan E-mail: *yogi.oktopianto@pktj.ac.id
Received 09-02-2021; Reviewed 08-03-2021; Accepted 16-03-2021 Journal Homepage: http://ktj.pktj.ac.id/index.php/ktj DOI: 10.46447/ktj.v8i1.301

## Abstrak
Jalan  tol  sebagai  jalan  bebas  hambatan  memiliki  perbedaan  dari  jalan  biasa.  Namun dengan status bebas hambatan bukan berarti masalah kecelakaan lalu lintas juga dapat teratasi. Jalan tol dirancang dengan tingkat kenyamanan, kelancaran dan keselamatan tinggi, tetapi jumlah kecelakaan di jalan tol Indonesia masih tinggi. Pada ruas jalan tol Tengerang-Merak terdapat 650 kasus kecelakaan dengan fatalitas yang mengakibatkan 31  orang  meninggal  dunia.  Penelitian  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  daerah  rawan kecelakaan (black site) dan lokasi rawan kecelakaan  (black spot) pada ruas jalan tol Tengerang-Merak. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi metode Angka Ekivalen Kecelakaan (AEK) dan Upper Control Limit (UCL). Hasil penelitian menunjukkan kecelakaan  tertinggi  pada  ruas Jalan Tol Tangerang-Merak berdasarkan perhitungan dengan menggunakan metode Angka Ekivalen Kecelakaan (AEK) per 1 KM yaitu jalur A di KM 65+000 – 66+000 dan Jalur B KM 40+000 – 41+000. Kemudian menggunakan metode Upper Control Limit (UCL) per 1 KM yaitu jalur A KM 94+000 – 95+000 dan Jalur B KM 97+000 – 98+000. Rekomendasi  penanganan  lokasi  rawan  kecelakaan  pada ruas Jalan Tol Tangerang-Merak dengan peningkatan kondisi marka  dan rambu  yang kurang jelas serta penambahan  dan  perbaikan  fasilitas  perlengkapan jalan.
Kata kunci : Black Site, Black Spot, Equivalent Accident Number, Accident, Jalan Tol

## PENDAHULUAN
Ruas Jalan Tol Tangerang-Merak merupakan salah satu ruas jalan tol yang tedapat di Indonesia. Jalan tol tersebut memiliki panjang ruas 72,45 km dengan daerah  operasional  Tangerang  hingga  Pelabuhan  Merak.  Ruas  jalan  tol Tangerang-Merak  dibawah  PT.  Marga  Mandalasakti  Astra  Infra  Toll  Road merupakan  urat  nadi  transportasi  di  Jawa  dan  Sumatera  karena  masyarakat melakukan  perpindahan  baik  dari  maupun  masuk  ke  Pulau  Jawa  di penyeberangan  Pelabuhan  Merak.  Dampak  yang  terjadi  yaitu  adanya peningkatan kepadatan arus yang akan mengakibatkan kemacetan, kecelakaan lalu lintas, antrian di gerbang tol maupun di tempat istirahat dan pelayanan. Peningkatan kendaraan yang melewati ruas jalan tol Tangerang Merak akan berpengaruh terhadap kecelakaan lalu lintas. Menurut data yang didapatkan dari PT. Marga Mandalasakti Astra Infra Toll Road, terdapat 650  kasus kecelakaan dengan fatalitas yang mengakibatkan 31 orang meninggal dunia. Hal ini tentunya menjadi perhatian penting yang harus dilakukan untuk   dapat   meningkatkan
keselamatan dan menurunkan fatalitas akibat kecelakaan lalu lintas. Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu masalah, khususnya pada jalan tol. Dikarenakan jalan tol dirancang sebagai jalan bebas hambatan dengan tingkat kenyamanan, kelancaran  dan  keselamatan  tinggi,  tetapi  jumlah  kecelakaan  di  jalan  tol Indonesia  masih  tinggi  (Darmawan  &  Arifin,  2020).  Salah  satu  yang  dapat dilakukan adalah analisis daerah rawan kecelakaan. Kegiatan ini dilakukan untuk mengidentifikasi potensi permasalahan keselamatan bagi pengguna jalan serta pemetaan  daerah  rawan  kecelakaan  agar  dapat  mengusulkan  strategi pencegahan kecelakaan lalu lintas dengan suatu pendekatan perbaikan terhadap beberapa  kondisi  desain  geometri,  bangunan  pelengkap  jalan,  kondisi lingkungan, dan fasilitas pendukung jalan yang berpotensi mengakibatkan konflik lalu lintas bahkan kecelakaan lalu lintas.
Keselamatan jalan raya di era yang semakin modern ini merupakan salah satu masalah yang penting untuk diperhatikan. Peningkatan jumlah kendaraan yang beroperasi di jalan tidak seimbang dengan peningkatan kesadaran dalam berkendara sehingga semakin memperparah masalah transportasi (Rahmawaty et al., 2020). Dengan pesatnya perkembangan ekonomi dan urbanisasi, jumlah kendaraan bermotor perkotaan terus meningkat. Perjalanan perkotaan memang lebih nyaman, tetapi masalah keselamatan lalu lintas semakin menonjol (Fan et al.,  2019).  Namun    hal    ini  tidaklah    sederhana,    karena    dalam    sistem transportasi  jalan  raya  melibatkan  tiga unsur utama yaitu manusia, sarana transportasi dan prasarana transportasi (Hidayat & Oktopianto, 2020).
Penentuan  daerah  rawan  kecelakaan  lalu  lintas  dapat  menggunakan metode seperti Angka Ekivalen Kecelakaan (AEK) dan Upper Control Limit (UCL). Karakteristik  daerah rawan  kecelakaan (black  site)  dan  titik rawan  kecelakaan (black  spot)  lalu  lintas  dipengaruhi  oleh  geometrik  jalan,  volume  lalu  lintas, kapasitas jalan, dan rambu lalu lintas(Isa Al Qurni, 2016). Informasi mengenai daerah  rawan  kecelakaan  sangat  dibutuhkan  oleh  masyarakat  dan  penegak hukum.  Informasi  tersebut  dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan  untuk pengawasan maupun tindakan antisipasi khususnya bagi kepolisian (Arumsari et al., 2016).
Salah  satu  penyebab  utama  kecelakaan  lalu  lintas  adalah  perilaku mengemudi yang dipengaruhi oleh kondisi lalu lintas dan parameter infrastruktur lainnya  (Gregoriades  &  Mouskos,  2013).  Kecelakaan  lalu  lintas  jalan  raya disebabkan  oleh  beberapa  faktor  yang  berhubungan  dengan  sistem  lalu  lintas yaitu pengguna jalan raya, lingkungan jalan raya dan kendaraan. Temuan pada penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  pejalan  kaki  merupakan  korban tertinggi dalam jumlah korban tewas atau terluka parah, diikuti oleh penumpang dan  pengemudi  (W/Yohannes  &  Minale,  2015).  Oleh  karena  itu,  agar  efektif sebagai salah satu tindakan penanggulangan keselamatan mendatang, metode tersebut  harus  mengintegrasikan  pertimbangan  dari  rekayasa  lalu  lintas, psikologi pengemudi, dan perilaku kendaraan. Metode manajemen keselamatan lalu  lintas  terintegrasi  dengan  mekanisme  yang  dapat    melacak  kejadian kecelakaan, bagaimana kendaraan berperilaku dan terakhir risiko kecelakaan apa yang  meningkat  sebagai  rangkaian  kejadian  (Wakabayashi  et  al.,  2014). Identifikasi ruas jalan dengan kecelakaan berisiko tinggi adalah langkah pertama untuk setiap proses manajemen keselamatan jalan (Ghadi & Török, 2017).
Kecelakaan  lalu  lintas  disebabkan  oleh  kesalahan  manusia  66,67%,
kegagalan  kendaraan  11,11%  dan,  buruknya  kondisi  teknis  jalan  eksisting 22,22%. Setelah menerapkan 3 strategi yang meliputi mendidik pengguna jalan, meningkatkan strategi jalan yang lebih aman, dan meningkatkan keselamatan jalan  dan  spesifikasi  teknis,  angka  kecelakaan  menurun  hingga  50% (Sandhyavitri et al., 2017). Untuk  kepentingan penanggulangannya diperlukan adanya  suatu  pola  yang  dapat  menggambarkan  karakteristik  proses  kejadian suatu kecelakaan lalu lintas, agar dapat disimpulkan faktor penyebabnya supaya dapat  dirumuskan  pula  upaya  penanggulangannya,  seperti  penelitian sebelumnya  hasil  analisa  didapatkan faktor – faktor  kecelakaan  pada  ruas  jalan By-Pass Krian – Balongbendo adalah faktor manusia (79,91 %), faktor kendaraan (12,66 %), faktor jalan (4,37 %) dan faktor lingkungan (3,06 %) (Utomo, 2012). Faktor dominan kecelakaan yaitu disebabkan oleh manusia. Tindakan yang dapat dilakukan untuk mengurangi kecelakaan pada lokasi titik rawan kecelakaan yaitu dengan membandingkan kondisi ruas jalan yang rawan kecelakaan dengan ruas jalan tingkat kecelakaan rendah, sehingga dapat diambil tindakan teknis. Solusi  mengurangi  kecelakaan  dengan  pemasangan  rambu,  rumble  strip  dan perbaikan jalanan (Khomeini & Taufik, 2017).
Jalan tol sebagai jalan bebas hambatan memberikan perbedaan yang nyata dengan jalan biasa. Perbedaan ini diharapkan mampu memberikan kualitas yang lebih mengingat tingkat mobilitas masyarakat yang semakin meningkat. Namun dengan statusnya yang bebas hambatan bukan berarti masalah kecelakaan lalu lintas  juga  dapat  teratasi.  Oleh  karena  itu  diperlukan  berbagai  upaya  untuk meminimalkan  kemungkinan  terjadi  kecelakaan  (Fahza  &  Widyastuti,  2019). Masalah kecelakaan lalu lintas menjadi suatu hal yang vital yang perlu dilakukan kajian  terhadapnya,  baik  mengenai  penyebab,  akibat,  dan  penanganannya (Oktopianto et al., 2021). Tujuan dari penelitian ini untuk mengidentifikasi lokasi rawan kecelakaan yang berupa titik rawan kecelakaan lalu lintas ruas Jalan Tol Tangerang-Merak.

## METODE
Lokasi penelitian ini di lakukan pada ruas Jalan Tol Tangerang-Merak yang dikelola  oleh  PT.  Marga  Mandalasakti  Astra  Infra  Toll  Road.  Penelitian  ini menggunakan  penelitian  kuantitatif  dengan  mendapatkan  data  melalui  data primer dan sekunder yang digunakan sebagai bahan analisis data. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
1. Studi literatur, yaitu untuk melakukan tinjauan terkait identifikasi lokasi rawan kecelakaan yang berupa titik rawan kecelakaan lalu lintas
2. Pengumpulan data, pengumpulan data meliputi data primer yang merupakan data  yang  langsung  didapatkan  di  lapangan  dan  data  sekunder  yang merupakan data yang didapatkan dari sumber. Data primer dan data sekunder dalam penelitian ini yaitu:
a. Data primer meliputi Survei inventarisasi jalan dilakukan dengan maksud untuk mengetahui kondisi ruas jalan di wilayah studi. Kondisi yang diamati adalah  meliputi  Panjang  ruas,  lebar,  perkerasan  jalan,  fasilitas  dan perlengkapan jalan yang ada seperti rambu dan marka jalan.
b. Data sekunder yaitu berupa data dari PT. Marga Mandalasakti Astra Infra Toll Road yang terdiri dari data geometri jalan, data kinerja lalu lintas, data program penanganan pasca kecelakaan lalu lintas, data kecelakaan lalu
lintas, standar operasional prosedur, standar pelayanan minimal, dan data fasilitas perlengkapan jalan.
3. Analisis  data,  yaitu  meliputi  analisis  penentuan  daerah  rawan  kecelakaan menggunakan metode Angka Ekivalen Kecelakaan (AEK) dan Upper Control Limit (UCL).
4. Analisis lokasi rawan kecelakan per STA.
5. Kondisi inventarisasi titik rawan kecelakaan
6. Analisis penyebab kecelakaan
7. Rekomendasi penanganan titik rawan kecelakaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis AEK
Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  untuk  menghitung  angka kecelakaan  dengan  pembobotan  angka  yang  dihitung dengan menjumlahkan kejadian kecelakaan pada setiap kilometer panjang  jalan,  kemudian  dikalikan dengan    nilai    bobot    sesuai  tingkat    keparahan.    Nilai  bobot  standar  yang digunakan adalah meninggal dunia (MD) = 12, luka berat (LB) = 3, luka ringan (LR)  =  3,  kerusakan  kendaraan  (K)  =  1.  Penentuan  lokasi  rawan  kecelakaan dihitung dengan pembagian  segmen  antar  gerbang  tol.  Hasil  perhitungan per segmen  Jalur  A  Tahun  2019 dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Lokasi Rawan Kecelakaan Jalur A No Antar Gerbang Tol Panjang (km) TOTAL KORBAN Jumlah AEK BKA Kriteria MD  LB  LR 1 Cibitung-Cikupa 5 0 10  20 91 142,3784737 Bukan Blacklink 2 Cikupa-Baltim 5 1 8 18 91 142,3784737 Bukan Blacklink 3 Baltim-Balbar 3 1 0 4 25 142,3784737 Bukan Blacklink 4 Balbar-Cikande 13 3 9 34 166 142,3784737 Blacklink 5 Cikande-Ciujung 8 3 8 15 106 142,3784737 Bukan Blacklink 6 Ciujung-Sertim 12 6 18  71 340 142,3784737 Blacklink 7 Sertim-Serbar 6 0 11 5 49 142,3784737 Bukan Blacklink 8 Serbar-Ciltim 9 5 9 23 157 142,3784737 Blacklink 9 Ciltim-Cilbar 7 1 5 4 40 142,3784737 Bukan Blacklink 10  Cilbar-Merak 4 1 3 7 43 142,3784737 Bukan Blacklink

## Sumber: Hasil Analisis, 2020
Berdasarkan   hasil   perhitungan   menggunakan   metode   AEK, diperoleh bahwa  pada  jalur  A  ditemukan  terdapat  3  segmen  yang  teridentifikasi  lokasi rawan  kecelakaan (blacklink),  yaitu  pada  segmen  Balaraja  Barat-Cikande, segmen Ciujung-Serang Timur, dan segmen Serang Barat-Cilegon Timur dengan segmen paling tinggi pada Ciujung-Serang Timur. Hasil perhitungan lokasi rawan kecelakaan per segmen Jalur B Tahun 2019 dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Lokasi Rawan Kecelakaan Jalur B
No Antar Gerbang Tol Panjang (km) TOTAL KORBAN Jumlah AEK BKA Kriteria MD  LB  LR 1 Cibitung-Cikupa 5 0 0 11 34 67,810677 Bukan Blacklink 2 Cikupa-Baltim 5 2 3 8 58 67,810677 Bukan Blacklink 3 Baltim-Balbar 3 0 0 0 1 67,810677 Bukan Blacklink 4 Balbar-Cikande 13 3 7 12 94 67,810677  Blacklink 5 Cikande-Ciujung 8 1 5 24 100 67,810677  Blacklink 6 Ciujung-Sertim 12 2 3 12 70 67,810677  Blacklink 7 Sertim-Serbar 6 0 2 11 40 67,810677 Bukan Blacklink 8 Serbar-Ciltim 9 2 8 6 67 67,810677 Bukan Blacklink 9 Ciltim-Cilbar 7 0 0 1 4 67,810677 Bukan Blacklink 10  Cilbar-Merak 4 0 1 0 4 67,810677 Bukan Blacklink
Sumber: Hasil Analisis, 2020
Berdasarkan   hasil   perhitungan   menggunakan   metode   AEK, pada jalur B  terdapat  3  segmen  yang  teridentifikasi  sebagai  lokasi  rawan  kecelakaan (blacklink) yaitu segmen Balaraja Barat- Cikande, segmen Cikande-Ciujung, dan segmen Ciujung-Serang Timur. Dari hasil analisis, diperoleh hasil bahwa segmen yang memiliki AEK paling tinggi pada jalur B Tahun 2019 adalah segmen Cikande- Ciujung. Namun, dengan mempertimbangkan fatalitas korban kecelakaan, maka lokasi rawan kecelakaan yang akan dilakukan analisis lebih lanjut adalah segmen dengan jumlah korban meninggal dunia paling tinggi dan teridentifikasi blacklink yaitu Balaraja Barat-Cikande dengan 3 jumlah korban meninggal dunia.

## Kapasitas Ruas Jalan Balaraja Barat-Cikande
Lebar jalur lalu lintas : 3 x 3,6 meter Tipe jalan   : 6/2 D Setelah faktor penyesuaian kapasitas jalan bebas hambatan ditentukan, maka kapasitas ruas jalan Balaraja Barat-Cikande adalah seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Kapasitas Jalan Balaraja Barat-Cikande Jalur Lebar Lajur (m) Jumlah Lajur Kapasitas Dasar (Co) FCw Kapasitas (C) Smp/jam A 3,6 3 2.300 1 3x2.300 = 6.900 B 3,6 3 2.300 1 3x2.300 = 6.900 Sumber: Hasil Analisis, 2020
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  kapasitas  jalan  Balaraja  Barat  -  Cikande menunjukkan pada jalur A maupun jalur B adalah 6.900 smp/jam.

## Lokasi Rawan Kecelakan per STA
Lokasi Rawan Kecelakaan Jalur A Tahun 2019 Pada Segmen Ciujung-Serang Timur.  Lokasi  rawan  kecelakaan  pada  Jalan  Tol  Tangerang-Merak  ditentukan berdasarkan per 1 kilometer pada setiap lajurnya. Hasil perhitungan lokasi rawan kecelakaan pada segmen  Ciujung-Serang  Timur  jalur  A  dapat  dilihat  pada tabel 4.
Tabel 4. Lokasi Rawan Kecelakaan pada segmen Ciujung-Serang Timur Jalur

## Sumber: Hasil Analisis, 2020
Berdasarkan   hasil   perhitungan   menggunakan   metode   AEK, diperoleh bahwa  terdapat  2  titik  yang  teridentifikasi  sebagai  lokasi  rawan  kecelakaan (blackspot) yaitu pada STA 60+000 - 61+000 dan STA 65+000 - 66+000. Dari hasil analisis, diperoleh hasil bahwa titik yang memiliki AEK paling tinggi pada jalur A Segmen  Ciujung-Serang  Timur  Tahun  2019  adalah  STA  65+000- 66+000.
Lokasi  Rawan  Kecelakaan  Pada  Segmen  Balaraja  Barat-Cikande  Jalur  B Tahun 2019 pada Jalan Tol  Tangerang-Merak dapat dilihat pada tabel 5.
No STA Panjang (km) TOTAL KORBAN Jumlah AEK BKA Kriteria MD  LB  LR 1 60+000- 61+000 1 1 2 10 49 45,47498074 Blackspot 2 61+000- 62+000 1 0 1 1 7 45,47498074 Bukan Blackspot 3 62+000- 63+000 1 0 0 2 7 45,47498074 Bukan Blackspot 4 63+000- 64+000 1 1 3 1 25 45,47498074 Bukan Blackspot 5 64+000- 65+000 1 0 1 3 13 45,47498074 Bukan Blackspot 6 65+000- 66+000 1 2 2 13 70 45,47498074 Blackspot 7 66+000- 67+000 1 1 1 7 37 45,47498074 Bukan Blackspot 8 67+000- 68+000 1 0 1 5 19 45,47498074 Bukan Blackspot 9 68+000- 69+000 1 0 1 6 22 45,47498074 Bukan Blackspot 10 69+000- 70+000 1 1 2 8 43 45,47498074 Bukan Blackspot 11 70+000- 71+000 1 0 2 7 28 45,47498074 Bukan Blackspot 12 71+000- 72+000 1 0 2 8 31 45,47498074 Bukan Blackspot
Tabel 5. Lokasi Rawan Kecelakaan pada Segmen Balaraja Barat-Cikande
No STA Panjang (km) TOTAL KORBAN Jumlah BKA Kriteria MD  LB LR AEK 1 39+000 - 40+000 1 1 0 2 19 16,720328  Blackspot 2 40+000 - 41+000 1 2 0 0 25 16,720328  Blackspot 3 41+000 - 42+000 1 0 0 0 1 16,720328 Bukan Blackspot 4 42+000 - 43+000 1 0 0 0 1 16,720328 Bukan Blackspot 5 43+000 - 44+000 1 0 0 0 1 16,720328 Bukan Blackspot 6 44+000 - 45+000 1 0 1 0 4 16,720328 Bukan Blackspot 7 45+000 - 46+000 1 0 0 1 4 16,720328 Bukan Blackspot 8 46+000 - 47+000 1 0 1 5 19 16,720328  Blackspot 9 47+000 - 48+000 1 0 2 1 10 16,720328 Bukan Blackspot 10 48+000 - 49+000 1 0 0 0 1 16,720328 Bukan Blackspot 11 49+000 - 50+000 1 0 1 2 10 16,720328 Bukan Blackspot 12 50+000 - 51+000 1 0 0 0 1 16,720328 Bukan Blackspot 13 51+000 - 52+000 1 0 2 1 10 16,720328 Bukan
Blackspot
Sumber: Hasil Analisis, 2020
Berdasarkan   hasil   perhitungan   menggunakan   metode   AEK, pada Segmen  Balaraja  Barat-Cikande  Jalur  B  diperoleh  bahwa  terdapat  3  titik  yang teridentifikasi  sebagai  lokasi  rawan  kecelakaan (blackspot)  yaitu  pada  STA 39+000 - 40+000, STA 40+000 - 41+000 dan STA 46+000 - 47+000. Dari hasil analisis, diperoleh hasil bahwa titik yang memiliki AEK paling tinggi pada jalur B segmen  Balaraja  Barat-Cikande adalah  STA  40+000-41+000.

## Analisis Upper Control Limit (UCL)
Upper  Control  Limit  (UCL)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan untuk menentukan lokasi rawan kecelakaan. Lokasi rawan kecelakaan dapat    diidentifikasi  pada  lokasi  tertentu (black  spot)  atau  ruas  jalan  tertentu (black link).  Lokasi rawan kecelakaan ditentukan jika tingkat kecelakaan pada ruas jalan tertentu melewati batas normal dimana batas normal yang dimaksud adalah Upper Control Limit.
Hasil  perhitungan  menujukkan  lokasi  rawan  kecelakaan  per  segmen menggunakan metode Upper Control Limit (UCL) pada Jalur A dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Lokasi Rawan Kecelakaan Metode UCL Jalur A
Antar Gerbang Panjang Jalan (KM) LHR FK TK UCL KET Cibitung-Cikupa 5 53.752,58 33 33,5478 72,15306  Bukan Blacklink Cikupa-Baltim 5 45.104,70 21 25,4417 72,15306 Bukan Blacklink Baltim-Balbar 3 37.425,78 13 31,6352 73,87162  Bukan Blacklink Balbar-Cikande 13 30.890,87 61 41,5026 72,64684  Bukan Blacklink Cikande-Ciujung 8 28.973,35 71 83,6929 71,71387  Blacklink Ciujung-Sertim 12 27.283,70 119 99,3073 72,37912  Blacklink Sertim-Serbar 6 22.766,34 30 60,0061 71,84453  Bukan Blacklink Serbar-Ciltim 9 20.496,92 52 77,0178 71,79713  Blacklink Ciltim-Cilbar 7 13.241,12 16 47,1646 71,71788  Bukan Blacklink Cilbar-Merak 4 8.382,54 13 105,9319 72,75238  Blacklink

## Sumber: Hasil Analisi, 2020
Berdasarkan  hasil  perhitungan menggunakan  metode Upper Control Limit (UCL)  diperoleh  bahwa  pada  jalur  A  tahun  2019  segmen  yang  teridentifikasi sebagai lokasi rawan kecelakaan (blacklink) yaitu pada segmen Cikande-Ciujung, segmen Ciujung-Serang Timur, segmen Serang Barat-Cilegon Timur, dan segmen Cilegon Barat-Merak.

## Tabel 7. Lokasi Rawan Kecelakaan Metode UCL Jalur B
Antar Gerbang Panjang Jalan (KM) LHR FK TK UCL KET Cibitung-Cikupa 5 52.723,95 9 9,3534 41,66052 Bukan Blacklink Cikupa-Baltim 5 44.623,93 26  31,9259 41,66052  Bukan Blacklink Baltim-Balbar 3 35.604,68 6 15,3897 42,68022  Bukan Blacklink Balbar-Cikande 13 30.446,28 47  32,5332 43,0665 Bukan Blacklink Cikande-Ciujung 8 28.704,24 33  39,3718 41,7243 Bukan Blacklink Ciujung-Sertim 12 26.556,56 49  42,126 42,73796  Bukan Blacklink Sertim-Serbar 6 21.692,58 15  31,5745 41,56124  Bukan Blacklink Serbar-Ciltim 9 20.010,79 28  42,595 41,91615  Blacklink Ciltim-Cilbar 7 12.696,05 7 21,5794 41,59723  Bukan Blacklink Cilbar-Merak 4 8.282,15 7 57,8898 41,97637  Blacklink
Sumber: Hasil Analisis, 2020
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode Upper Control Limit (UCL) diperoleh  bahwa  pada  jalur  B  terdapat  2  segmen  yang  teridentifikasi  sebagai lokasi rawan kecelakaan (black link) yaitu segmen Serang Barat-Cilegon  Timur, dan  segmen  Cilegon  Barat-Merak. Dari 2 segmen yang teridentifikasi sebagai lokasi  rawan  kecelakaan (black  link)  tertinggi  adalah  segmen  Cilegon  Barat- Merak.

## Lokasi Rawan Kecelakaan per STA
Pada  jalur  A  dari  4  segmen  yang  teridentifikasi  sebagai  lokasi  rawan kecelakaan (black  link)  tertinggi  adalah  segmen  Cilegon  Barat-Merak.  Lokasi rawan kecelakaan ditentukan berdasarkan per 1 kilometer pada setiap lajurnya. Hasil  perhitungan  lokasi  rawan  kecelakaan  pada  segmen Cilegon Barat-Merak jalur A dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Lokasi Rawan Kecelakaan pada Segmen Cilegon Barat-Merak Jalur A
STA Panjang Jalan (KM) LHR FK TK UCL KET 94+000 - 95+000 1 8.382,54 6 196,1 119,6041  Blackspot 95+000 - 96+000 1 8.382,54 2 65,37 119,6041  Bukan Blackspot 96+000 - 97+000 1 8.382,54 3 98,05 119,6041  Bukan Blackspot 97+000 - 98+000 1 8.382,54 2 65,37 119,6041  Bukan Blackspot
Sumber: Hasil Analisis, 2020
Berdasarkan   hasil   perhitungan   menggunakan   metode Upper Control Limit  (UCL)  diperoleh  bahwa  pada  segmen  Cilegon  Barat-Merak jalur  A  tahun 2019 terdapat 1 titik yang teridentifikasi sebagai lokasi rawan kecelakaan (black spot) yaitu STA 94+000-95+000.
Hasil  perhitungan  lokasi  rawan  kecelakaan  pada  segmen  Cilegon  Barat- Merak jalur B dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Lokasi Rawan Kecelakaan pada Segmen Cilegon Barat-Merak Jalur B
STA Panjang Jalan (KM) LHR FK TK UCL KET 94+000 - 95+000 1 8.282,15 1 33,08 66,29438  Bukan Blackspot 95+000 - 96+000 1 8.282,15 0 0 66,29438  Bukan Blackspot 96+000 - 97+000 1 8.282,15 0 0 66,29438  Bukan Blackspot 97+000 - 98+000 1 8.282,15 5 165,4 66,29438  Blackspot Sumber: Hasil Analisis, 2020
Berdasarkan   hasil   perhitungan   menggunakan   metode Upper Control Limit (UCL) diperoleh bahwa pada segmen Cilegon Barat-Merak jalur B terdapat 1 titik yang teridentifikasi sebagai lokasi rawan kecelakaan (black spot) yaitu STA 97+000-98+000.

## Analisis Penyebab Kecelakaan STA 65+000 – 66+000
Berdasarkan hasil identifikasi lokasi rawan kecelakaan, Lokasi  STA 65+000 – 66+000  menurut  data  sekunder  memiliki  karakteristik  kecelakaan  yaitu kecelakaan tunggal, kendaraan paling banyak terlibat adalah kendaraan minibus, waktu kejadian pukul 15.00-18.00, dan faktor penyebab kecelakaan terbanyak adalah  human  error/  mengantuk.  Selanjutnya  berdasarkan  data  primer  pada lokasi tersebut merupakan trek  lurus dengan kondisi  jalan yang sangat bagus sehingga memungkinkan pengguna jalan mengemudikan kendaraannya dengan cepat.  Hasil  survey  kecepatan  menunjukkan  bahwa  kendaraan  golongan  1 memiliki  kecepatan  presentil-85  adalah  103  km/jam  yang  memiliki  arti  85% kecepatan kendaraan golongan 1 mengemudikan kendaraannya ≥ 103 km/jam dan 15% mengemudikan kendaraannya ≤ 103 km/jam. Selain itu berdasarkan data perlengkapan jalan yang diperoleh dilapangan, pada lokasi tersebut ditemukan pagar pengaman/guardrail yang dipasang hanya pada area aset jalan tol dengan ukuran panjang pagar/guardrail yang tidak sesuai pedoman manajemen bahaya sisi jalan yakni minimal 30 meter, serta ditemukan bangunan sisi jalan yang dekat dengan jalur lalu lintas yang memotong panjang guardrail.  Beberapa  rambu  lalu  lintas  ditemukan  dalam  kondisi  miring  dan berkarat  yang  sewaktu-waktu  dapat  roboh  dan  menimbulkan  bahaya  bagi pengguna jalan. Data temuan di lapangan juga berupa stiker reflektor delineator yang terlepas dari tiang, sehingga fungsi delineator berkurang. Terdapat marka jalan yang ganda dapat membingungkan pengguna jalan saat berada dijalan. Analisa  dari  data  primer  dan  sekunder  dapat  disimpulkan  bahwa  kejadian kecelakaan lalu lintas dapat disebabkan oleh faktor jalan yang lurus yang memicu pengemudi untuk berkecepatan tinggi. Waktu rawan kecelakaan adalah sore hari dimana banyak pengemudi kendaraan dalam kondisi lelah oleh kegiatan sehari- hari.

## Analisis Penyebab Kecelakaan STA 40+000-41+000
Dari analisa data sekunder, lokasi rawan kecelakaan di STA 40+000-41+000 memiliki  karakteristik  kecelakaan  yakni kecelakaan tunggal, kendaraan paling banyak  terlibat  adalah  kendaraan  truk  kecil,  waktu  rawan  kecelakaan  adalah pukul 15.00-18.00 WIB, faktor penyebab kecelakaan terbanyak adalah human eror/mengantuk. Berdasarkan data primer pada lokasi tersebut merupakan trek lurus 1 KM mendekati gerbang exit tol Balaraja Barat, dimana kondisi  jalannya sangat  bagus  namun  alinyemen  vertikalnya berupa tanjakan dan turunan yang memungkinkan  pengguna  jalan  mengemudikan  kendaraannya  dengan  cepat. Hasil  survey  kecepatan  menunjukkan  bahwa  kendaraan  golongan  1  memiliki kecepatan  presentil-85  adalah  113  km/jam  yang  memiliki  arti  bahwa  85% kendaraan  golongan  1  mengemudikan  kendaraannya ≥113  km/jam  dan  15% mengemudikan kendaraannya ≤113 km/jam.
Dari  data  perlengkapan  jalan  yang  diperoleh  dilapangan,  pada  lokasi tersebut ditemukan sambungan antara median concreate barier (MCB)  dengan
guardrail  tidak    sesuai    dengan    pedoman  manajemen  bahaya  sisi  jalan. Pemasangan guardrail juga berhimpitan  dengan  pagar  pembatas  jalan  dan tidak sesuai dengan pedoman manajemen bahaya sisi jalan dikarenakan guardrail memiliki  defleksi  sehingga  diperlukan  jarak  yang  cukup  antara  guardrail  dan pagar pembatas.
Penempatan   rambu   yang   bersebelahan   dengan   papan reklame dapat membuat pengemudi salah persepsi, bahkan tidak dapat   membaca   rambu. Selain   itu   kondisi   stiker   reflektor delineator ditemukan ada yang terlepas dari tiangnya sehingga pada malam hari pengemudi  tidak  dapat dipandu oleh keberadaan reflektor sebagai pembatas sisi kiri dan kanan jalan. Kondisi drainase yang  dipenuhi  dengan  rumput  membuat  air  menjadi  tersumbat  saat  kondisi hujan.  Dari  hasil  analisis  data  primer  dan  sekunder  dapat  disimpulkan  bahwa kejadian  kecelakaan  lalu  lintas  dapat  disebabkan  oleh faktor jalan lurus yang memicu pengemudi untuk berkecepatan tinggi. Waktu rawan kecelakaan di lokasi tersebut adalah sore hari, dimana merupakan waktu lelah pengemudi. Selain  itu perilaku  pengemudi  yang  cenderung  mengubah lajur  dengan  tiba-tiba  setelah melihat  rambu  petunjuk  1  KM menuju gerbang exit Balaraja Barat membuat kaget  pengemudi  di  belakangnya.  Kondisi  ini  dapat  membuat  pengemudi  di belakangnya hilang kendali dan mengakibatkan tabrakan.

## SIMPULAN
Hasil  identifikasi  lokasi  rawan  kecelakaan  tertinggi  pada  Ruas Jalan Tol Tangerang-Merak berdasarkan perhitungan data kecelakaan tahun 2019 dengan menggunakan metode Angka Ekivalen Kecelakaan (AEK) per 1 KM, yaitu jalur A di  KM  65+000 – 66+000,  faktor  penyebab  kecelakaan  terbanyak  dikarenakan mengantuk, waktu rawan kecelakaan antara pukul 15.00-18.00 WIB, kendaraan yang paling banyak terlibat adalah minibus dengan tipe kecelakaan paling sering terjadi adalah kecelakaan tunggal. Jalur B KM 40+000 – 41+000, faktor penyebab kecelakaan tertinggi adalah karena faktor mengantuk pada waktu rawan yaitu antara pukul 15.00-18.00 WIB, kendaraan yang paling banyak  terlibat  adalah truk    kecil    dengan    tipe    kecelakaan  adalah  kecelakaan  tunggal.  Kemudian menggunakan  metode Upper  Control  Limit  (UCL)  per  1  KM,  yaitu  jalur  A  KM 94+000 – 95+000, faktor penyebab kecelakaan tertinggi adalah kurang antisipasi pengemudi dan mengantuk, waktu  rawan  kecelakaan  adalah  antara  pukul 02.00-03.00 WIB, kendaraan paling banyak  terlibat adalah kendaraan minibus dengan  tipe  kecelakaan  terbanyak  adalah  kecelakaan  tunggal.  Jalur  B  KM 97+000 – 98+000,  faktor  penyebab  kecelakaan  terbanyak  adalah  kurang antisipasi,  waktu  rawan  kecelakaan  yaitu  antara  pukul  21.00-24.00  WIB  dan 06.00-09.00  WIB,  kendaraan  paling  banyak  terlibat adalah  truk  besar  dengan tipe  kecelakaan  terbanyak  adalah  kecelakaan  tunggal.  Rekomendasi penanganan  lokasi  rawan  kecelakaan  pada  Ruas Jalan Tol Tangerang-Merak yaitu peningkatan kondisi marka dan rambu yang kurang jelas, perbaikan   pagar pengaman  yang  sesuai  berdasarkan  panduan  manajemen  bahaya  sisi    jalan, serta penambahan dan perbaikan fasilitas  perlengkapan jalan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arumsari,  N.  D.,  Nugraha,  A.  L.,  &  Awaluddin,  M.  (2016).  Pemodelan  Daerah Rawan Kecelakaan Dengan Menggunakan Cluster Analysis. Geodesi Undip. Darmawan, A., & Arifin, Z. N. (2020). DI JALAN TOL JAGORAWI. 2(1).
Fahza, A., & Widyastuti, H. (2019). Analisis Daerah Rawan Kecelakaan Lalu Lintas pada  Ruas  Jalan  Tol  Surabaya-Gempol. Jurnal  Teknik  ITS. https://doi.org/10.12962/j23373539.v8i1.42123
Fan, Z., Liu, C., Cai, D., & Yue, S. (2019). Research on black spot identification of safety in urban traffic accidents based on machine learning method. Safety Science. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.05.039 Ghadi,  M.,  &  Török,  Á.  (2017).  Comparison  Different  Black  Spot  Identification Methods. Transportation Research Procedia. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.12.104 Gregoriades, A., & Mouskos, K. C. (2013). Black spots identification through a Bayesian  Networks  quantification  of  accident  risk  index. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. https://doi.org/10.1016/j.trc.2012.12.008
Hidayat,  D.  W.,  &  Oktopianto,  Y.  (2020).  Peningkatan  Kinerja  Simpang  Tiga
Bersinyal  Studi  Kasus  Simpang  Tiga  Purin  Kendal. Jurnal  Keselamatan Transportasi  Jalan  (Indonesian  Journal  of  Road  Safety),  7(2),  36 – 45. https://doi.org/10.46447/ktj.v7i2.289 Isa  Al  Qurni.  (2016).  ANALISIS  DAERAH  RAWAN  KECELAKAAN  LALU  LINTAS (STUDI KASUS JALAN NASIONAL ARTERI PRIMER DAN ARTERI SEKUNDER KABUPATEN  KENDAL). Jurnal  Geografi :  Medi a  Informasi  Pengembangan Dan Profesi Kegeografian. https://doi.org/10.15294/jg.v13i1.7989 Khomeini,  M.,  &  Taufik,  S.  (2017).  ANALISIS  PENANGANAN  LOKASI  RAWAN KECELAKAAN  LALU  LINTAS  DI  KOTA  PALANGKA  RAYA. Jurnal  Teknologi Berkelanjutan (Sustainable Technology Journal).
Oktopianto,  Y.,  Shofiah,  S.,  Rokhman,  F.  A.,  &  Pangestu,  K.  (2021).  Analisis Daerah Rawan Kecelakaan ( Black Site ) Dan Titik Rawan Kecelakaan ( Black Spot ) Provinsi Lampung. Borneo Engineering: Jurnal Teknik Sipil, 5(1), 40 – 51. https://doi.org/10.35334/be.v5i1.1777
Rahmawaty, T. A., Kriswardhana, W., Widiarti, W. Y., & Sulistyono, S. (2020). Analisis  Karakteristik  Kecelakaan  di  Ruas  Jalan  Gadjah  Mada  Kabupaten Jember. Borneo Engineering: Jurnal Teknik Sipil, 4(1), 113 – 125. Sandhyavitri,  A.,  Zamri,  Wiyono,  S.,  &  Subiantoro.  (2017).  Three  Strategies Reducing  Accident  Rates  at  Black  Spots  and  Black  Sites  Road  in  Riau Province, Indonesia. Transportation Research Procedia. Utomo, N. (2012). Analisa Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Pada Segmen Jalan By-Pass Krian-Balongbendo (Km. 26+000-Km. 44+520). Jurnal Teknik Sipil KERN.
W/Yohannes, A. Y., & Minale, A. S. (2015). Identifying the hot spot areas of road traffic accidents. Jordan Journal of Civil Engineering.
https://doi.org/10.14525/jjce.9.3.3077
Wakabayashi,  H.,  Ando,  M.,  Kawaguchi,  T.,  Horie,  Y.,  &  Hotta,  K.  H.  (2014).
Sustainable traffic safety management at accident black spots combined with drivers’  psychology  and  vehicle  engineering  using  eye  mark  recorder.
Transportation Research Procedia. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2014.10.094